新型城镇的空间差异及生态效率评价----以辽宁省为例

姚 远

(沈阳工程学院 经济与管理学院, 辽宁 沈阳 110136)

改革开放以来,伴随着工业化进程加速,我国城镇化经历了一个起点低、速度快的发展过程。《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》提出:“把生态文明理念全面融入城镇化进程,着力推进绿色发展、循环发展、低碳发展,节约集约利用土地、水、能源等资源,强化环境保护和生态修复,减少对自然的干扰和损害,推动形成绿色低碳的生产生活方式和城市建设运营模式。”[1]因此,新型城镇与生态环境之间协调发展的问题日益受到重视,而生态效率作为新型城镇化发展的有效测度手段也获得了学者的高度关注。

1990年Schaltegger和Sturm首次提出了“生态效率”概念[2],1992年世界可持续发展工商理事会(WBCSD)将其扩展到企业领域[3],1998年世界经济合作与发展组织(OECD)将其扩展到政府领域[4]。此后,这一概念被越来越多的学者应用到科技、工业、区域经济、城市发展等诸多领域。在借鉴该概念评价城镇化发展方面,已有研究大多使用数据包络分析(DEA)及其拓展模型来测度生态效率并排序。杨斌运用CCR模型对中国2000—2006年区域生态效率进行测度和评价[5]。付丽娜等运用超效率DEA方法测算了2005—2010年长株潭“3+5”城市群的生态效率并进行动态对比研究[6]。王恩旭等运用超效率DEA模型对中国30个地区1995—2007年的生态效率进行了测度[7]。罗能生等运用超效率DEA模型对中国1999—2011年省际生态效率进行了测度,并研究了生态效率与城镇化水平的关系[8];之后,又以长江中游城市群31个城市为研究对象,基于超效率SBM模型测度了城市生态效率,并分析了其时空差异与空间溢出效应[9]。郑慧等参考非期望产出的超效率DEA模型计算了中国省际区域生态效率,并利用Malmquist-Luenberger指数对生态效率进行分解,探寻其变化的内在驱动因素[10]。陈雯运用超效率DEA方法对我国30个省(市、自治区)2005—2014年的区域生态效率进行测度,分析其变化趋势及地区差异[11]。杨佳伟等运用非期望中间产出网络DEA模型,从工业生产和环境保护两阶段测度了中国省际生态效率[12]。从研究方法看,已有文献多将新型城镇发展过程看作一个“黑箱”,采用单阶段超效率DEA模型评价生态效率,此类方法忽略了新型城镇发展过程中内部运行因素的作用;近阶段,少数文献尝试细化和灰化新型城镇发展过程,采用两阶段或网络DEA模型评价生态效率,此类方法将新型城镇发展过程进行分解,相比单阶段DEA模型有了明显的改进。但现有利用灰化模型测度生态效率的研究成果较少,其灰化过程并未结合新型城镇系统发展过程中的生态学特征。从研究范围看,已有文献多评价省际区域的生态效率,而对省内城市的研究较少,且对生态效率进一步空间差异特征分析更少。

本文借鉴新型城镇生态系统演化过程,构建两阶段超效率DEA模型,对辽宁省新型城镇生态效率各阶段进行评价;并采用探索性空间分析模型对其空间差异特征进行揭示,以期为评价新型城镇生态效率提供理论与实证基础。

一、 研究方法

1. 超效率DEA模型

超效率数据包络分析(Super-Efficiency DEA)是1993年由Anderson在传统的DEA模型基础上提出的一种效率评价方法,在评价决策单元(DMU)效率值时,先将其从决策单元集合中提出,并用其他决策单元投入产出的线性组合来表示,该方法能对多个DEA有效的决策单元(效率值为1)进一步排序[13-15]。其数学模型如下:

2. 探索性空间数据分析

探索性空间数据分析(Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA)是一种“数据驱动”的空间分析方法,解释与空间位置相关的空间关联或空间集聚现象,主要采用全局空间自相关和局部空间自相关进行分析。本文全局空间自相关采用Global Moran’sI指数,局部空间自相关采用Local Moran’sI(LISA)指数,并结合Moran散点图来分析全局和局部的空间关联和空间差异。

二、 新型城镇生态效率的两阶段划分及指标选取

1. 新型城镇生态系统的两阶段演化过程划分

新型城镇系统具有类生态系统的特征与本质,借鉴生态位的态势理论[16],其演化过程包含“态”“态与势的界面”和“势”3个维度。“态”是生物单元的状态,是生物单元过去生长发育、学习及与环境相互作用积累的结果,即生存维,是新型城镇生态系统过去发展积累的结果;“势”是指生物单元对环境的现实支配力或影响力,如能量和物质变换的速率、生物增长率、占据新生境的能力,即竞争维,是新型城镇生态系统的进化能力;“态与势的界面”代表发展维,是新型城镇生态系统内部要素的相互协调性。新型城镇生态系统的演化过程以维度区分具有明显的两阶段链式特征[17],即从生存维到发展维的发展阶段和从发展维到竞争维的竞争阶段。第一阶段是生态系统的发展阶段,主要通过基础设施和人口等生态位因子的积累,以经济社会发展成果作为产出。该阶段主要体现了新型城镇生态系统的发展效率,也就是生存维的资源积累与发展维的经济社会发展成果之间的转化效率。第二阶段是生态系统的竞争阶段,主要以经济社会发展成果作为投入,以生态环境和公平因子作为产出。该阶段主要体现了新型城镇生态系统的竞争效率,也就是发展维的经济社会发展投入与竞争维的生态环境和社会公平成果之间的转化效率。发展阶段和竞争阶段是相互关联的子过程,发展阶段的产出是竞争阶段投入的一部分,竞争阶段的演化还需要其他资源的投入。因此,新型城镇生态系统的演化过程可划分两阶段多变量投入和多变量产出的生产系统,如图1所示。综上所述,考虑演化过程的时滞性,本文构建规模报酬不变的两阶段超效率DEA评价模型,对新型城镇的生态效率进行评价。

2. 指标选取

基于新型城镇生态系统两阶段演化的特点,本文构建了新型城镇生态效率评价指标体系。第一阶段为发展阶段,投入主要包括基础设施因子和人口因子,主要体现新型城镇的历史积累,选取人均全社会固定资产投资(X1)和城镇人均住房面积(X2)作为基础设施投入的指标,选取人口密度(X3)和18～59岁人口比重(X4)作为人口投入的指标。发展阶段的产出主要包括经济发展因子和社会发展因子,经济社会发展因子是新型城镇演化的中间产出。该阶段产出以经济社会的发展成果为主,其中经济发展因子选取人均GDP(P1)和人均地方财政收入(P2),社会发展因子选取城市社区综合服务设施覆盖率(P3)和基本养老保险参保率(P4)作为指标。第二阶段为竞争阶段,投入主要仍为经济社会发展因子。该阶段的投入分为两部分:一部分是发展阶段的产出;另一部分是新增的经济社会发展成果的投入,

包括城镇居

图1 基于生态位态势理论的新型城镇生态系统两阶段演化过程

民人均消费支出(Q1)、每万人拥有公共交通车辆数(Q2)和每千人拥有医院床位数(Q3)3个指标。竞争阶段的产出主要包括生态环境因子和公平因子,环境和公平是新型城镇发展的根本目标。该阶段产出以环境和公平的成果为主,其中生态环境因子选取城市空气质量优良天数(Y1)和单位GDP能耗(Y2),公平因子选取社保、就业支出占公共财政支出的比重(Y3)和城乡居民人均可支配收入比(Y4)作为指标。详见表1。

表1 新型城镇生态效率评价指标体系

三、 辽宁省新型城镇生态效率评价

1. 数据来源

鉴于新型城镇生态系统需要一个复杂的演化过程,发展阶段和竞争阶段的投入产出转化需要一定的时间间隔,本文假设该时间间隔为1年。发展阶段的投入指标数据选取2014年的数据,产出指标选取2015年的数据;竞争阶段的投入指标选取2015年的数据,产出指标选取2016年的数据。所有指标数据均来源于相应年份的辽宁统计年鉴和中国城市统计年鉴,见表2。

表2 辽宁省14市新型城镇生态效率指标数据

2. 新型城镇生态效率评价结果分析

利用EMS软件进行辽宁省14个地级市新型城镇生态效率评价。发展阶段运用投入导向的超效率C2R模型计算发展效率;竞争阶段运用产出导向的超效率C2R模型计算竞争效率。具体结果见表3。

表3 辽宁省14市新型城镇生态效率值及排名

(1) 辽宁省新型城镇子阶段生态效率分析。从表3的评价结果可以看出,辽宁省新型城镇发展效率总体水平较高,均值达到1.194 6,但发展不均衡,高于效率均值的仅有4座城市,占14座城市的28.57%,其中,发展效率最高的本溪市(2.268 9)是最低的阜新市(0.903 6)的2.5倍。为进一步研究其空间分异的特征,采用自然断裂法将14个地级市划分为最适宜阶段(发展效率值在1.612 3～2.268 9之间),适宜阶段(发展效率值在1.120 7～1.612 2之间),较适宜阶段(发展效率值在0.992 8～1.120 6之间),不适宜阶段(发展效率值在0.903 6～0.992 7之间)4类,代表新型城镇发展效率对其生境条件的适宜程度。结果显示:①处于发展效率最适宜阶段的只有本溪,葫芦岛、大连和沈阳处于适宜阶段,处于较适宜阶段的有抚顺、辽阳、锦州、丹东和营口,处于不适宜阶段的有铁岭、朝阳、鞍山、盘锦和阜新;②处于发展效率最适宜阶段的城市数量占全省地级市总数的7.14%,适宜阶段的占21.43%,较适宜阶段的占35.71%,不适宜阶段的占35.71%;③从区域层面上看:沈阳经济区(沈阳、鞍山、抚顺、本溪、辽阳)发展效率最高,均值为1.360 5;沿海经济带(大连、营口、锦州、丹东、盘锦、葫芦岛)次之,均值为1.173 6;辽西北地区(阜新、朝阳、铁岭)与其他区域存在明显的差距,均值仅为0.960 1,且3市均处于发展效率不适宜阶段。

辽宁省新型城镇竞争效率总体水平偏低,均值为0.838 2,低于效率均值的城市有5座,占城市总数的35.71%。 竞争效率最高的是大连市,效率值为1.103 2,全省唯一的DEA有效;竞争效率最低的是盘锦市,效率值为0.555 0。 采用自然断裂法将14个地级市划分为最适宜阶段(竞争效率值在0.876 4～1.103 2之间),适宜阶段(竞争效率值在0.841 7～0.876 3之间),较适宜阶段(竞争效率值在0.685 8～0.841 6之间), 不适宜阶段(竞争效率值在0.555 0～0.685 7之间)4类。 结果显示: ①处于竞争效率最适宜阶段的有大连、丹东和沈阳,阜新、鞍山和铁岭处于适宜阶段, 处于较适宜阶段的有营口、辽阳、抚顺、本溪和葫芦岛, 处于不适宜阶段的有朝阳、锦州和盘锦; ②处于竞争效率最适宜阶段的城市数量占全省地级市总数的21.43%,适宜阶段的占21.43%,较适宜阶段的占35.71%,不适宜阶段的占21.43%; ③从区域层面上看, 沈阳经济区、沿海经济带和辽西北地区竞争效率的均值分别为0.872 3、0.825 4和0.807 0, 沈阳经济区竞争效率明显高于其他区域, 辽西北地区竞争效率最低。

(2) 辽宁省新型城镇生态效率分析。从表3的评价结果可以看出,新型城镇生态系统演化两阶段效率值和排序差异比较大的城市是阜新、本溪、葫芦岛、鞍山、丹东和锦州。其中,本溪、葫芦岛和锦州3座城市主要表现为发展效率高,但竞争效率较低,阜新、鞍山和丹东则竞争效率高,而发展效率不理想。总体来看,发展效率排名高于竞争效率和竞争效率高于发展效率的城市各7座。可见,虽然有效发展是竞争阶段的重要积累,但两阶段的关联关系并不明显。

根据各城市在两阶段演化过程中的不同表现,以各阶段的效率均值为界线,绘制出辽宁省新型城镇生态系统演化两阶段效率矩阵图,如图2所示。图中将辽宁省14个地级市划分为4类。其中:横轴代表发展效率,以1.194 6为界分为高有效和低有效两个区域;纵轴代表竞争效率,以0.838 2为界分为高有效和低有效两个区域。①第Ⅰ类为高发展高竞争城市,包括沈阳、大连和抚顺。这些城市在发展和竞争阶段皆表现出了较高的效率,且两阶段效率水平较均衡。②第Ⅱ类为低发展高竞争城市,包括鞍山、丹东、营口、阜新、辽阳和铁岭。这些城市发展效率较低,但竞争效率较高。③第Ⅲ类为低发展低竞争城市,包括本溪和葫芦岛。这些城市在发展阶段和竞争阶段效率都较低。④第Ⅳ类为高发展低竞争城市,包括锦州、盘锦和朝阳。这些城市发展效率较高,但竞争效率较低。

图2 辽宁省新型城镇生态系统演化两阶段效率矩阵图

四、 辽宁省新型城镇生态效率空间差异分析

1. 全局空间自相关分析

为进一步分析辽宁省新型城镇生态效率整体的空间差异,利用GeoDa软件计算辽宁省14个地级市新型城镇生态系统演化两阶段效率的全局空间自相关系数Moran’sI。计算可得,发展阶段全局Moran’sI为-0.076 5,竞争阶段全局Moran’sI为0.239 8,且两阶段Moran’sI指数均通过显著性检验。这一结果表明:①辽宁省新型城镇生态系统发展效率存在显著的空间负相关特征,即辽宁省各地级市发展效率的整体空间差异将呈变大趋势,发展效率强市将与其相邻的发展效率弱市的差距拉大;②辽宁省新型城镇生态系统竞争效率存在显著的空间正相关特征,即辽宁省各地级市竞争效率的整体空间差异将呈变小趋势,竞争效率强市趋于相邻,竞争效率弱市也趋于相邻。全局空间自相关系数揭示了辽宁省新型城镇生态效率全局空间变化的特征,即空间整体上的集聚或分散程度。为更好地揭示辽宁省新型城镇生态效率空间差异,下面将结合局部空间自相关性进一步分析局部差异特征。

2. 局部空间自相关分析

利用GeoDa软件获得辽宁省14个地级市新型城镇生态系统演化两阶段效率的Moran散点图(图3)。Moran散点图中分为“高-高”(HH)、“低-低”(LL)、“高-低”(HL)、“低-高”(LH)4个象限。“高-高”和“低-低”象限表明区域本身和周边区域的发展差异较小,呈空间正相关性即集聚分布格局;“高-低”和“低-高”象限表明区域本身和周边区域的发展差异较大,呈空间负相关性即离散分布格局。由表4可知:①辽宁省新型城镇生态系统发展效率散点落入“高-高”象限的仅有沈阳1个市,即沈阳发展效率处于高值区且与发展效率较高的城市相邻;落入“低-低”象限的有阜新等6个市,即阜新等6市发展效率处于低值区且与发展效率较低的城市相邻;落入“高-低”象限的有本溪等3个市,即本溪等3个市发展效率处于高值区但与发展效率较低的城市相邻;落入“低-高”象限的有铁岭等4个市,即铁岭等4个市发展效率处于低值区但与发展效率较高的城市相邻; 合计落入空间正相关和空间负相关的各7个地级市,各占比50%,表明发展效率无显著的空间分布格局。②辽宁省新型城镇生态系统竞争效率散点落入“高-高”象限的有铁岭等7个市;落入“低-低”象限的有朝阳等4个市;落入“高-低”象限的有沈阳等2个市;落入“低-高”象限的仅有本溪1个市。合计落入空间正相关的有11个地级市(占比78.57%),落入空间负相关的有3个(各占比21.43%),表明竞争效率空间均质性较强,呈集聚分布格局。进一步通过LISA显著性分析可知:发展效率在0.05显著性水平下均不显著,表明各市发展效率的局部空间关联性非常弱;竞争效率在0.05显著性水平下,仅有丹东和辽阳两市在“高-高”象限显著,葫芦岛在“低-低”象限显著,表明各市竞争效率的局部空间关联性较弱,具有明显的高值低值特征。

图3 辽宁省14市新型城镇生态系统演化两阶段效率的Moran散点图

表4 辽宁省4市新型城镇生态系统演化两阶段效率的Moran散点图分类表

五、 结 论

本文运用两阶段超效率DEA模型、ESDA空间探索性分析等方法对辽宁省14个地级市新型城镇生态效率进行评价及空间差异分析,得出3个结论。

1. 两阶段超效率DEA模型体现了新型城镇的生态学特征

从生态效率评价方法来看,本文基于新型城镇生态系统的态势理论,在考虑时滞性的情况下构建了基于发展和竞争两阶段的超效率DEA评价模型,从而改进了新型城镇生态效率的评价方法。与现有研究相比,该模型更能够体现新型城镇生态系统演化的过程,并能及时发现演化过程中的无效率环节,进行针对性地改进。

2. 辽宁省新型城镇生态效率不均衡

从生态效率评价结果来看,辽宁省新型城镇生态效率发展不均衡。第一阶段发展效率总体水平较高,第二阶段竞争效率总体水平偏低,仅大连市DEA有效;从区域层面上看,沈阳经济区两阶段效率均值均最高,沿海经济带次之,辽西北地区最低并与其他区域差距明显。

3. 辽宁省新型城镇生态效率具有显著的空间相关性

从空间差异分析结果来看,辽宁省新型城镇生态系统发展效率存在显著的空间负相关特征,竞争效率存在显著的空间正相关特征;辽宁省各市发展效率的局部空间关联性非常弱,竞争效率的局部空间关联性较弱,具有明显的高值低值特征。